上海交大研發出「沙灘狗」 可讓沙灘廢棄物一掃而光
2025-11-21 06:06 9,518次浏览今天（8月8日），在洋山港海事局遠程電子監控與現場指揮的全方位安全保障下，內貿滾裝運輸船「世源」輪最後一根纜繩順利帶妥，完成全部靠泊程序。這標誌著上海臨港新片區南港二期汽車滾裝碼頭建成後的首艘內貿滾裝運輸船試靠泊作業圓滿完成。作為區域海運樞紐的重要升級工程，南港二期碼頭設計總長740米，可同時滿足7萬噸級滾裝船與5萬噸級綜合船舶的靠泊需求。配套建設的968米引橋採用雙向4車道設計，與一期引橋形成高效互補聯動格局，將大幅提升港口集疏運能力。南港二期碼頭建設施工區域位於杭州灣北岸，周邊碼頭作業岸線密集，通航環境複雜，且常年受冬霧強風、颱風等惡劣氣象影響，水上施工作業要求高，施工難度大。為確保該項目建設順利推進，洋山港海事局主動靠前提前介入，在項目初期針對性制定通航安全管理建議和安全保障方案，依託「網際網路+海事政務」服務模式，大幅縮短水上施工相關事項的審批時間，同時嚴格把控施工船舶「準入關」，杜絕不符合安全要求的「帶病」船舶參與施工作業。工程建設期間，創新啟用遠程電子巡航與船舶現場點驗相結合的監管模式，對施工船舶實施重點安全監督檢查，確保船舶適航、船員適任，航行、停泊和作業全過程符合安全規範。據統計，整個建設階段洋山港海事局累計開展80餘次現場檢查，幫助施工船舶整改缺陷160餘項，累計開展1500餘次遠程電子巡航，對施工船舶進行安全信息提醒800餘次，為項目的順利推進築牢了安全屏障，實現了施工全程零安全事故。船舶試靠作業是碼頭正式啟用前的關鍵一環。為保障此項試靠順利開展，洋山港海事局主動對接碼頭與船舶，協同確定船舶動態計劃，組織開展前沿水域海測，並充分利用精細化氣象信息，精準測算潮汐、流速等水文信息，確定實船作業最佳靠泊時間窗口。作業期間，洋山VTS（船舶交通管理中心）對「世源」輪實施全程監控護航，劃定安全警戒區，並協調應急力量現場待命，確保整個試靠過程安全、順利、可控。據悉，上海南港碼頭二期項目計劃於今年下半年正式投運。投運後，「臨港製造」商品車及工程機械的國內國際滾裝運輸有望迎來爆發式增長，實現跨越式發展。洋山港海事局將以此為契機，持續優化船舶通航保障服務，簡化口岸通行審批流程，全方位提升港口運營與物流效率，助力「新三樣」商品「產運銷」全鏈條協同發展，為上海港打造全球滾裝運輸樞紐奠定堅實基礎。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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